Skala

Zachowaj skalę podczas PCA

Zachowaj skalę podczas PCA
  1. Jeśli skalujesz przed PCA?
  2. Dlaczego skalowanie jest konieczne dla PCA?

Jeśli skalujesz przed PCA?

Skala ma wpływ PCA, więc musisz skalować funkcje danych przed zastosowaniem PCA. Użyj StandardScaler z scikit naucz się standaryzować funkcje zestawu danych na skalę jednostkową (średnia = 0 i odchylenie standardowe = 1), co jest wymagane dla optymalnej wydajności wielu algorytmów uczenia maszynowego.

Dlaczego skalowanie jest konieczne dla PCA?

W przypadku danych, które mają funkcje o różnych skalach, często ważne jest, aby najpierw skalować dane. Wynika to z faktu, że dane, które mają większe wartości, mogą wpłynąć na dane nawet przy stosunkowo niewielkiej zmienności. Łączna ramka danych jest ładowana dla Ciebie.

Impuls Jak uzyskać odpowiedź impulsową z danych wejściowych i wyjściowych?
Jak uzyskać odpowiedź impulsową z danych wejściowych i wyjściowych?
Jak znaleźć odpowiedź impulsową od wejścia i wyjścia?Jak znaleźć odpowiedź impulsową systemu LTI z wejścia i wyjścia?Jak można uzyskać odpowiedź impu...
Autokorelacja Dlaczego autokorelacja między losowym procesem zerowym a skończoną sekwencją deterministyczną zerową?
Dlaczego autokorelacja między losowym procesem zerowym a skończoną sekwencją deterministyczną zerową?
Jaka jest funkcja autokorelacji losowego procesu?Co to jest sekwencja autokorelacji?Co to jest autokorelacja i jej właściwości?Co to jest autokorelac...
Sygnał Jeśli sygnał i termin szumu są oddzielnie zabarwione, może wynikowy sygnał + szum będzie biały? Jeśli tak, jak to jest dobre do wykrywania sygnału?
Jeśli sygnał i termin szumu są oddzielnie zabarwione, może wynikowy sygnał + szum będzie biały? Jeśli tak, jak to jest dobre do wykrywania sygnału?
Jaki jest biały szum w przetwarzaniu sygnału?Co się stanie, jeśli szum zostanie dodany do sygnału?Skąd wiesz, czy sygnał to szum? Jaki jest biały sz...